Si oui, voici une rapide présentation montrant ce qui se cache derrière nos graphiques !

library(ggplot2)
library(plotly)

PointEcurieGP <- function(data_race_driver){
  
  #Récupération des écuries et des grands prix
  Ecurie <- unique(data_race_driver$Car)
  gp <- unique(data_race_driver$GrandPrix)
  
  #Initialisation des vecteurs
  somme <- c()
  ecurie <- c()
  GP <- c()
  
  #Somme des points des ecuries par Grand Prix
  for(i in gp){
    tmp_gp <- data_race_driver[data_race_driver$GrandPrix==i,c(6,8)]
    for(j in Ecurie){
      tmp_ecurie <- tmp_gp$Points[tmp_gp$Car==j]
      somme <- c(somme,sum(tmp_ecurie))
      ecurie <- c(ecurie,j)
      GP <- c(GP,i)
    }
  }
  
  #Data frame comportant les écuries, les grands prix et la somme des points gagnés par les écuries
  position_ecurie <- data.frame(Ecurie=ecurie,GrandPrix=GP,Points=somme)
  
  #Graphe de la sommes des points des écuries par Grand Prix
  position_ecurie_graph <- ggplot(data = position_ecurie,aes(x=GrandPrix,y=Points,group=Ecurie,colour=Ecurie))+
                           geom_line()+
                           theme_bw()+
                           guides(fill=guide_legend("Ecuries"))+
                           xlab("Grands Prix")+
                           ylab("Nombre de points gagnes")+
                           theme(plot.title=element_text(hjust=0.5,size=18,face="bold"))+
                           theme(axis.title.x = element_text(hjust=0.5,size=15))+
                           theme(axis.title.y=element_text(hjust=0.5,size=15))+
                           theme(legend.title = element_text(size=10))+
                           theme(axis.text.x = element_text(face="bold", color="black", size=10, angle=30))
  
  #Concersion en plotly
  ggplotly(position_ecurie_graph)
  
}